Dalam aljabar linear, eliminasi Gauss-Jordan yaitu algoritma versi dari eliminasi Gauss. Pada metode eliminasi Gauss-Jordan kita membikin nol elemen-elemen di bawah maupun di atas diagonal utama suatu matriks. Hasilnya yaitu matriks tereduksi yang berupa matriks diagonal satuan (Semua elemen pada diagonal utama bermanfaat 1, elemen-elemen lainnya nol).
Metode eliminasi Gauss-Jordan kurang efisien kepada menamatkan sebuah SPL, tetapi lebih efisien daripada eliminasi Gauss jika kita berhasrat menamatkan SPL dengan matriks koefisien sesuai.
Motede tersebut dinamai Eliminasi Gauss-Jordan kepada menghormati Carl Friedrich Gauss dan Wilhelm Jordan.
Aplikasi kepada mencari Invers
Jika eliminasi Gauss-Jordan dipamerkan dalam matriks persegi, metode tersebut dapat digunakan kepada menghitung invers dari matriks. Eliminasi Gauss-Jordan hanya dapat dipamerkan dengan menambahkan dengan matriks identitas dengan dimensi yang sesuai, dan melalui operasi-operasi matriks:
![[ A I ] LongrightarrowA^{-1} [ A I ] Longrightarrow[ I A^{-1} ]](https://pasar.pts-ptn.net/_sepakbola/_baca_image.php?td=6&kodegb=a2b1ac443d427ac80697b98919d2deec.png)
Jika A contoh matriks persegi yang diberikan:
![A =egin{bmatrix}2 & -1 & 0 -1 & 2 & -1 0 & -1 & 2end{bmatrix}](https://pasar.pts-ptn.net/_sepakbola/_baca_image.php?td=6&kodegb=516f0af625ab16bd1f586be0d5f20271.png)
Kemudian, setelah ditambahkan dengan matriks identitas:
![[ A I ] = egin{bmatrix}2 & -1 & 0 & 1 & 0 & 0-1 & 2 & -1 & 0 & 1 & 00 & -1 & 2 & 0 & 0 & 1end{bmatrix}](https://pasar.pts-ptn.net/_sepakbola/_baca_image.php?td=6&kodegb=ef85035781d231c8a9e223d87f8049ae.png)
Eliminasi Gauss-Jordan pada
menghasilkan bentuk yang tereduksi:
![[ I A^{-1} ] = egin{bmatrix}1 & 0 & 0 & frac{3}{4} & frac{1}{2} & frac{1}{4}0 & 1 & 0 & frac{1}{2} & 1 & frac{1}{2}0 & 0 & 1 & frac{1}{4} & frac{1}{2} & frac{3}{4}end{bmatrix}.](https://pasar.pts-ptn.net/_sepakbola/_baca_image.php?td=6&kodegb=c1f426136c1c5a58f57b5e2b66060f05.png)
Dengan melakukan operasi baris landasan pada matriks
sampai A menjadi matriks identitas, maka didapatkan hasil akhir:
![I =egin{bmatrix}1 & 0 & 0 0 & 1 & 0 0 & 0 & 1end{bmatrix}qquad A^{-1} =egin{bmatrix}frac{3}{4} & frac{1}{2} & frac{1}{4}frac{1}{2} & 1 & frac{1}{2}frac{1}{4} & frac{1}{2} & frac{3}{4}end{bmatrix}](https://pasar.pts-ptn.net/_sepakbola/_baca_image.php?td=6&kodegb=4ad854457d48b6cd1ab96a8b62a69b5c.png)
Sumber acuan
- Lipschutz, Seymour, and Lipson, Mark. "Schaum's Outlines: Linear Algebra". Atur McGraw-hill edition. Delhi 2001. pp. 69-80.
- Strang, Gilbert (2003). Introduction to Linear Algebra, 3rd edition, Wellesley, Massachusetts: Wellesley-Cambridge Press, 74-76.
- Sahid. Pengantar Komputasi Numerik dengan MATLAB. 2005. Yogyakarta:ANDI
Sumber :
pasar.kucing.biz, wiki.edunitas.com, id.wikipedia.org, civitasbook.com (Ensiklopedia), dsb-nya.